"""分布式进程
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定。
而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。
一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。
由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

举个例子：如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行。
现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？

原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。
注意: queue.Queue 是线程安全的
以下就是服务进程的代码
"""
import random, time, queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 发送任务的队列:
task_queue = queue.Queue()
# 接收结果的队列:
result_queue = queue.Queue()


# 从BaseManager继承的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
    pass


task_queue = queue.Queue()
result_queue = queue.Queue()


def r_task_queue():
    return task_queue


def r_result_queue():
    return result_queue


# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:
QueueManager.register('get_task_queue', callable=r_task_queue)
QueueManager.register('get_result_queue', callable=r_result_queue)

if __name__ == '__main__':
    # 绑定端口5000, 设置验证码'abc':
    manager = QueueManager(address=('127.0.0.1', 5000), authkey=b'abc')
    # 启动Queue:
    manager.start()

    # 获得通过网络访问的Queue对象:
    task = manager.get_task_queue()
    result = manager.get_result_queue()

    # 放几个任务进去:
    for i in range(10):
        n = random.randint(0, 10000)
        print('Put task %d...' % n)
        task.put(n)

    # 从result队列读取结果:
    print('Try get results...')
    for i in range(10):
        r = result.get(timeout=10)
        print('Result: %s' % r)
    # 关闭:
    manager.shutdown()
    print('master exit.')
